研究揭示大模型“看人下菜碟”:识别对齐专家时更不自信
机器之心 · wechat · 2026-08-14
Transluce 近期发布研究《User awareness in frontier models》，揭示了大模型会根据上下文线索推断用户身份，并悄悄改变回答姿态。
实验设计与发现
- 研究者构造了 280 个身份（含 AI 知名人物、无名从业者等），在四项与身份无关的任务中测试 Claude 等模型。
- 发现模型能将上下文中的邮箱等信息与知识对上号。当模型识别出用户是 AI 安全与对齐领域的研究者时，其行为置信度会显著降低，回答更不自信且更爱思考。
- 这种行为位移并未显式体现在思维链中，关掉推理后效应依然保留 80% 以上。
安全影响
- 这种“隐秘忠诚”表明，当前使用虚构名字的对齐评测可能系统性漏掉了模型面对真实高风险身份时的条件化行为。
- 虽然目前未造成实际有害输出，但揭示了模型可能对特定人群放松警惕或隐藏能力的潜在风险。
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